JP6689515B2 - Method and apparatus for identifying the type of user geographic location - Google Patents
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Description
関連出願
本出願は、その全体が参照によって組み込まれている、「METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFYING TYPES OF USER GEOGRAPHICAL LOCATIONS」と題する、2016年6月12日の中国特許庁における中国特許出願第201610410598.0号の優先権を主張するものである。
RELATED APPLICATION This application is the priority of Chinese Patent Application No. 201610410598.0 of the June 12, 2016, Chinese Patent Office entitled "METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFYING TYPES OF USER GEOGRAPHICAL LOCATIONS", which is incorporated by reference in its entirety. It claims the right.
本出願は、コンピュータ技術の分野に関し、詳細には、ユーザ地理的ロケーションのタイプを識別するための方法および装置に関する。 The present application relates to the field of computer technology, and in particular, to a method and apparatus for identifying the type of user geographical location.
インターネット技術の発展に伴い、ロケーションベースサービス(LBS)に基づくインターネットプラットフォームおよびアプリケーションはより一般的になっている。アプリケーションにおいて、ユーザのハンドヘルドデバイスは、通常、全地球測位システム(GPS)装置を有して構成されている。ハンドヘルドデバイスは、GPS機器を使用してユーザの地理的ロケーション(通常、ユーザロケーションの緯度情報および経度情報)を取得して、それをサーバにアップロードし、次いで、サーバは、ユーザの地理的ロケーションに従って、対応するプッシュサービスを提供する。コンテンツをより広くプッシュするために、サーバは、通常、ユーザの地理的ロケーションを、たとえば、住居、職場、および娯楽場のタイプに分類し、ユーザの地理的ロケーションを対応するタイプに分類し、そのタイプに従ってコンテンツプッシュを実行する必要がある。 With the development of internet technology, location-based services (LBS) -based internet platforms and applications have become more popular. In applications, a user's handheld device is typically configured with a Global Positioning System (GPS) device. The handheld device uses GPS equipment to obtain the user's geographical location (usually the latitude and longitude information of the user location) and uploads it to the server, which in turn follows the geographic location of the user. , Provide corresponding push service. To push the content more broadly, the server typically categorizes the user's geographic location into, for example, residential, work, and entertainment types, and categorizes the user's geographic location into corresponding types. Content push should be performed according to type.
本出願の一態様によれば、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための方法であって、
ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信するステップであって、1つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも1つのアップロード時間に対応する、受信するステップと、
事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得するステップであって、時間/ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する、取得するステップと、
事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、ターゲット地理的ロケーションが事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する程度を取得するために、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々の確率値の和を算出するステップと、
ターゲット地理的ロケーションが事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するステップと
を含む方法が提供される。
According to one aspect of the application, a method for identifying a type of geographical location of a user, comprising:
When the user terminal sends data using an instant messaging application or a social network application, receiving the target geographical location uploaded by the user terminal and the corresponding upload time, wherein one target geographical location is A step of receiving, corresponding to at least one upload time,
Retrieving a preset time / location type mapping relationship, wherein the time / location type mapping relationship defines a probability value associated with each of the preset location types corresponding to a preset time interval. And the steps to get
A preset location type that corresponds to the upload time of the target geographical location to traverse the preset location type to get the degree to which the target geographical location belongs to each of the preset location types. Calculating the sum of the respective probability values of
Identifying the location type of the target geographic location according to the degree to which the target geographic location belongs to each of the preset location types.
本出願の別の態様によれば、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための装置であって、
プロセッサとメモリとを含み、メモリがプロセッサによって実行され得る命令モジュールを記憶し、命令モジュールが、
ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信するように構成された地理的ロケーション収集モジュールであって、1つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも1つのアップロード時間に対応する、地理的ロケーション収集モジュールと、
事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得するように構成されたマッピング関係取得モジュールであって、時間/ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する、マッピング関係取得モジュールと、
事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、ターゲット地理的ロケーションが事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する程度を取得するために、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々の確率値の和を算出するように構成された帰属程度算出モジュールと、
ターゲット地理的ロケーションが事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するように構成されたタイプ識別モジュールと
を含む装置が提供される。
According to another aspect of the present application, an apparatus for identifying a type of geographical location of a user,
A processor and a memory, the memory storing an instruction module that may be executed by the processor, the instruction module comprising:
A geographic location collection module configured to receive a target geographic location uploaded by the user terminal and a corresponding upload time when the user terminal sends data using an instant messaging application or a social network application. A geographic location collection module, where one target geographic location corresponds to at least one upload time;
A mapping relationship retrieval module configured to retrieve a preset time / location type mapping relation, wherein the time / location type mapping relation is of a preset location type corresponding to a preset time interval. A mapping relationship acquisition module, defining probability values associated with each,
A preset location type that corresponds to the upload time of the target geographical location to traverse the preset location type to get the degree to which the target geographical location belongs to each of the preset location types. A degree of membership calculation module configured to calculate the sum of each probability value of
And a type identification module configured to identify the location type of the target geographic location according to the degree to which the target geographic location belongs to each of the preset location types.
本出願の実施形態または関連技術における技術的解決策をより明瞭に説明するために、以下は、実施形態または関連技術を説明するために必要とされる添付の図面について手短に説明する。明らかに、以下の説明における添付の図面は、本出願のいくつかの実施形態を示すにすぎず、当業者は創造的な努力なしに、これらの添付の図面から依然として他の図面を導き出すことができる。 To describe the technical solutions in the embodiments of the present application or the related art more clearly, the following briefly describes the accompanying drawings required for describing the embodiments or the related technology. Apparently, the accompanying drawings in the following description show only some embodiments of the present application, and those skilled in the art can still derive other drawings from these accompanying drawings without creative efforts. it can.
以下は、本出願の実施形態において添付の図面を参照して本出願の実施形態における技術的解決策を明瞭かつ完全に説明する。明らかに、説明する実施形態は、実施形態のすべてではなく、本出願のいくつかの実施形態である。創造的な努力なしに、本出願の実施形態に基づいて当業者が取得するすべての他の実施形態は、本出願の保護範囲内に包含される。 The following clearly and completely describes the technical solutions in the embodiments of the present application with reference to the accompanying drawings. Apparently, the described embodiments are some embodiments of the present application, rather than all of the embodiments. All other embodiments obtained by a person of ordinary skill in the art based on the embodiments of the present application without creative efforts shall fall within the protection scope of the present application.
本出願の一実施形態は、ユーザの地理的ロケーションのタイプを高い精度で識別するための方法を提供する。コンピュータプログラムがこの方法を実装することができ、コンピュータプログラムはノイマン型アーキテクチャに基づくコンピュータシステム内で実行され得る。コンピュータプログラムは、LBSサービスを提供する、インスタントメッセージングアプリケーション、ソーシャルネットワークアプリケーション、またはオンラインツーオフライン(O2O)アプリケーションのサーバプログラムであってよく、この方法を実行するためのコンピュータシステムは、インスタントメッセージングアプリケーション、ソーシャルネットワークアプリケーション、またはO2Oアプリケーションのサーバプログラムを実行するためのサーバデバイスであってよい。 One embodiment of the present application provides a method for highly accurately identifying the type of geographical location of a user. A computer program can implement this method, and the computer program can be executed in a computer system based on Neumann architecture. The computer program may be a server program of an instant messaging application, a social network application, or an online-to-offline (O2O) application that provides an LBS service, a computer system for performing this method may be an instant messaging application, a social It may be a network application or a server device for executing a server program of an O2O application.
この方法のアプリケーションシナリオでは、ユーザ端末は、ユーザ端末の地理的ロケーションをリアルタイムで検出するようにGPS装置で構成され得る。ユーザ端末はさらに、インスタントメッセージングアプリケーション、ソーシャルネットワークアプリケーション、またはO2Oアプリケーションのクライアントをインストールし、それらのアプリケーションはLBSサービスに基づく。サーバは、複数のロケーションタイプ、たとえば、住居、職場、およびレクリエーションエリア、ならびに時間/ロケーションタイプマッピング関係の表で構成され得る。ユーザ端末によってアップロードされる地理的ロケーションの場合、アップロード時間が取得され、マッピング表に問い合わせて、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別する。 In the application scenario of this method, the user terminal may be configured with a GPS device to detect the geographical location of the user terminal in real time. The user terminal also installs clients of instant messaging applications, social network applications, or O2O applications, which applications are based on LBS services. The server may be configured with multiple location types, eg, residential, work, and recreation areas, and a table of time / location type mapping relationships. For geographic locations uploaded by user terminals, the upload time is obtained and the mapping table is queried to identify the type of geographic location of the user.
具体的には、図1に示すように、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための方法は以下を含む。 Specifically, as shown in FIG. 1, a method for identifying the type of geographical location of a user includes:
ステップS102:ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信する、1つのターゲット地理的ロケーションは少なくとも1つのアップロード時間に対応する。 Step S102: When the user terminal sends data using the instant messaging application or the social network application, the target geographical location uploaded by the user terminal and the corresponding one of the target geographical locations receiving the upload time are at least Corresponds to one upload time.
地理的ロケーションを収集するサーバは、ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信することを検出することによって実現される。ユーザがユーザ生成コンテンツをアップロードするとき、ユーザ端末はユーザ端末の地理的ロケーションをアップロードすることができる。たとえば、ユーザが、ユーザ端末を使用して、メッセージを別のユーザに送るとき、もしくは写真をアップロードするとき、またはビデオをサーバにアップロードするとき、ユーザ端末は、GPSチップを使用して取得された地理的ロケーションをアップロードされるデータに添付することができる。別の例では、ユーザが、モバイル端末を使用して支払いを実行するとき、モバイル端末はユーザの地理的ロケーションをサーバにアップロードすることができる。 The server that collects the geographical location is realized by detecting that the user terminal sends data using an instant messaging application or a social network application. When the user uploads the user-generated content, the user terminal can upload the geographical location of the user terminal. For example, when a user uses the user terminal to send a message to another user, or uploads a photo, or uploads a video to a server, the user terminal is acquired using a GPS chip. The geographic location can be attached to the uploaded data. In another example, when the user uses the mobile terminal to make a payment, the mobile terminal can upload the user's geographical location to the server.
この実施形態において、ユーザが長い時間期間中に小さな範囲内で活動するとき、複数の地理的ロケーションが複数回アップロードされ、ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、サーバは、ユーザ端末によってアップロードされる少なくとも1つの地理的ロケーションを受信することができる。サーバは、ターゲット地理的ロケーションを取得するために少なくとも1つの地理的ロケーションをクラスタ化することができ、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間は、少なくとも1つの地理的ロケーションのアップロード時間である。 In this embodiment, when the user is active within a small area for a long period of time, multiple geographical locations are uploaded multiple times and the user terminal sends data using an instant messaging application or a social network application, The server can receive at least one geographical location uploaded by the user terminal. The server may cluster at least one geographic location to obtain the target geographic location, the target geographic location upload time being the at least one geographic location upload time.
たとえば、ユーザが一日公園で遊び、コンテンツを公開するために写真を複数回撮る場合、ユーザは庭の中の複数の地理的ロケーションをサーバにアップロードし、地理的ロケーションは各々、独立したアップロード時間に対応する。しかしながら、サーバにとって、ターゲット地理的ロケーションの位置は正確な緯度座標および経度座標で正確に表される必要はなく、1つのエリアはターゲット地理的ロケーションの位置を表すために十分正確である。そうするために、アップロードされる複数の地理的ロケーションをクラスタ化することができる。たとえば、図2に示すように、クラスタ化は、アップロードされる地理的ロケーションの密度に従って実行可能であり、クラスタ化によって取得されたロケーションエリアがターゲット地理的ロケーションとして使用される。しかしながら、クラスタ化された地理的ロケーションのすべてのアップロード時間は依然として保存され、すなわち、アップロードされる地理的ロケーションに対応するアップロード時間がターゲット地理的ロケーションのアップロード時間として設定され、すなわち、ターゲット地理的ロケーションおよびアップロード時間は1対複数の関係であり得、物理的意味は、ユーザがあるエリアに十分長い間滞在し、ターゲット地理的ロケーションを複数回アップロードするということである。 For example, if a user plays in a park a day and takes multiple photos to publish content, the user will upload multiple geographical locations in the garden to the server, each geographical location having an independent upload time. Corresponding to. However, for the server, the location of the target geographic location does not have to be accurately represented in exact latitude and longitude coordinates, and one area is accurate enough to represent the location of the target geographic location. To do so, multiple geographical locations that are uploaded can be clustered. For example, as shown in FIG. 2, clustering can be performed according to the density of uploaded geographical locations and the location area obtained by clustering is used as the target geographical location. However, all upload times for the clustered geographic location are still saved, i.e. the upload time corresponding to the uploaded geographic location is set as the upload time for the target geographic location, i.e. the target geographic location. And the upload time can be a one-to-many relationship and the physical meaning is that the user stays in an area long enough to upload the target geographical location multiple times.
ステップS104:事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得する、時間/ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔の間の事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する。 Step S104: Obtain a preset time / location type mapping relationship, the time / location type mapping relation defining probability values associated with each of the preset location types during a preset time interval. .
サーバは、複数のロケーションタイプ、たとえば、住居、職場、およびレクリエーションエリアを事前に定義する。 The server predefines multiple location types, such as residential, work, and recreation areas.
サーバはさらに、複数の時間間隔、たとえば、0時から6時、および6時から9時を事前に定義する。 The server further predefines a plurality of time intervals, for example 0:00 to 6:00 and 6:00 to 9:00.
各時間間隔に対応して、各事前設定されたロケーションタイプは確率値を有する。たとえば、0時から6時の時間間隔の間に、「住居」ロケーションタイプに基づく確率値をAと設定することができ、「職場」ロケーションタイプに基づく確率値をBと設定することができ、「レクリエーションエリア」ロケーションタイプに基づく確率値をCと設定することができる。 For each time interval, each preset location type has a probability value. For example, a probability value based on a "residential" location type can be set to A, and a probability value based on a "workplace" location type can be set to B during a time interval from 0 o'clock to 6 o'clock, A probability value based on the "Recreation Area" location type can be set to C.
Table 1(表1)に示すように、Table 1(表1)は、一実施形態における、就業日の時間/ロケーションタイプマッピング関係のマッピング表を表す。 As shown in Table 1, Table 1 represents a mapping table of a working day time / location type mapping relationship in one embodiment.
この表は事前設定された時間期間と各事前設定されたロケーションタイプとそのマッピング確率値との間のマッピング関係を表すためにのみ使用され、実際の製品では、サーバは、本明細書と完全に同じ表を必要としないことに留意されたい。マッピング関係は複数のデータ構造で記憶され得る。 This table is only used to represent the mapping relationship between the preset time period and each preset location type and its mapping probability value, in the actual product, the server is Note that we do not need the same table. Mapping relationships may be stored in multiple data structures.
Table 1(表1)から理解できるように、サーバ上に事前に記憶された時間/ロケーションタイプマッピング関係において、0〜6、6〜9、および9〜12の時間間隔など、複数の時間間隔が事前に分割され、各時間間隔内で、各ロケーションタイプは確率値に対応する。たとえば、0〜6の時間間隔の間に、住居にいる確率は0.7であり、職場にいる確率は0.1であり、レクリエーションエリアにいる確率は0.2である。これは、朝の0時から6時の時間間隔の間に、ユーザが、住居において休息する高い確率(70%の確率)、職場で残業をした低い確率(10%の確率)、またはレクリエーションエリアで遊んだ低い確率(20%の確率)を有することを意味する。 As you can see from Table 1, there are multiple time intervals, such as the 0-6, 6-9, and 9-12 time intervals in the pre-stored time / location type mapping relationship on the server. Predivided, within each time interval, each location type corresponds to a probability value. For example, during the time interval 0-6, the probability of being at home is 0.7, the probability of being at work is 0.1, and the probability of being in the recreation area is 0.2. This is a high probability that the user will have a rest at home (70% probability), a low probability of overtime at work (10% probability), or a recreation area during the 0-6 AM time interval. Meaning to have a low probability of playing with (20% probability).
事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係は以下の条件を満たすことがさらに必要であることに留意されたい。 Note that the preset time / location type mapping relationship further needs to meet the following conditions:
1. ユーザによる各事前設定されたロケーションタイプに基づく同じ時間間隔tに対応する確率値の和は1である、すなわち、
P(ユーザが住居にいる|T=t)+P(ユーザが職場にいる|T=t)+P(ユーザがレクリエーションエリアにいる|T=t)=1
1. The sum of the probability values corresponding to the same time interval t based on each preset location type by the user is 1, ie
P (user is in residence | T = t) + P (user is in work | T = t) + P (user is in recreation area | T = t) = 1
これは、ユーザはすべての事前設定されたロケーションタイプのうちの1つの中だけに同時に存在することが可能であること、すなわち、ユーザは、住居に、もしくは職場に、またはレクリエーションエリアにおり、同時に2つの場所に存在することはできず、またはどこへともなく消えることもできないことを意味する。 This means that the user can only be in one of all the preset location types at the same time, i.e. the user is at home or at work or in a recreation area and at the same time It means that it cannot exist in two places, or it cannot disappear anywhere.
2. 各時間間隔内の同じロケーションタイプに対応する確率値の和は1ではない、すなわち、 2. The sum of probability values corresponding to the same location type within each time interval is not 1, ie
これは、ユーザが常に同じ場所に存在することは不可能であることを意味し、その場合、時間/ロケーションタイプマッピング関係は無意味になる。 This means that it is not possible for the user to always be in the same location, in which case the time / location type mapping relationship becomes meaningless.
図3に示すように、図3は、不正確に設計された時間/ロケーションタイプマッピング関係を表す。この図において、所謂、「住居にいる確率」の和と「職場にいる確率」の和は、時間の点で両方とも1に等しい。 As shown in FIG. 3, FIG. 3 represents an incorrectly designed time / location type mapping relationship. In this figure, the so-called sum of "probability of staying at home" and the sum of "probability of being at work" are both equal to 1 in terms of time.
オプションで、サーバ上に記憶された時間/ロケーションタイプマッピング関係は一意でなくてよく、様々なユーザに従って様々な時間/ロケーションタイプマッピング関係を事前に設計することが可能である。すなわち、サーバは、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションにログインするためにユーザ端末によって使用されるユーザアカウントのアカウントタイプを取得して、そのアカウントタイプに対応する事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得することができる。 Optionally, the time / location type mapping relationships stored on the server need not be unique and it is possible to pre-design different time / location type mapping relationships according to different users. That is, the server obtains the account type of the user account used by the user terminal to log in to the instant messaging application or the social network application and sets the preset time / location type mapping relationship corresponding to that account type. Can be obtained.
たとえば、ユーザの日勤(9時から17時の間の勤務)の時間表およびユーザの夜勤(22時から翌日早朝6時の間の勤務)の時間表は異なる。したがって、時間/ロケーションタイプマッピング関係が設計されるとき、0〜6時の期間において、日勤のユーザに対応する時間/ロケーションタイプマッピング関係において、住居にいる確率は比較的高く、夜勤のユーザに対応する時間/ロケーションタイプマッピング関係において、職場にいる確率は比較的高い。このようにして、識別をより正確にするために、比較的現実的な確率を明らかにすることができる。 For example, the timetable of the user's day shift (work between 9:00 and 17:00) and the timetable of the user's night shift (work between 22:00 and 6:00 am the next day) are different. Therefore, when the time / location type mapping relationship is designed, the probability of being at home is relatively high and the night shift user is supported in the time / location type mapping relationship that corresponds to the day shift user during the period 0 to 6 o'clock. The probability of being at work is relatively high in the time / location type mapping relationship. In this way, relatively realistic probabilities can be revealed for more accurate identification.
その上、サーバはさらに、アップロード時間に対応する事前設定された時間期間を取得して、アップロード時間に対応する時間期間に対応する事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得することができる。 Moreover, the server may further obtain a preset time period corresponding to the upload time and obtain a preset time / location type mapping relationship corresponding to the time period corresponding to the upload time.
たとえば、就業日にまたは休日に、ユーザの生活習慣および習慣は異なり、その結果、同じ時間間隔の間に、住居の確率、職場の確率、またはレクリエーションエリアの確率は異なって設計される必要がある。Table 2(表2)を参照すると、Table 2(表2)は、一実施形態における、休日の時間/ロケーションタイプマッピング関係のマッピング表を表す。 For example, on work days or holidays, users' lifestyles and habits may differ, so that during the same time interval, the probability of residence, probability of work, or probability of recreation area needs to be designed differently. . Referring to Table 2, Table 2 represents a mapping table of holiday time / location type mapping relationships in one embodiment.
この表は、事前設定された時間期間と各事前設定されたロケーションタイプとそのマッピング確率値との間のマッピング関係を表すためのみに使用され、実際の製品では、サーバは本明細書と完全に同じ表を必要としないことに留意されたい。マッピング関係は複数のデータ構造内に記憶され得る。 This table is only used to represent the mapping relationship between the preset time period and each preset location type and its mapping probability value, in a real product, the server would Note that we do not need the same table. Mapping relationships may be stored in multiple data structures.
Table 1(表1)およびTable 2(表2)の比較から分かるように、14〜18の時間間隔の間、就業日にユーザが職場にいる比較的高い確率(70%の確率)があり、休日の間、ユーザがレクリエーションエリアにいる比較的高い確率(60%の確率)がある。 As can be seen from the comparison of Table 1 and Table 2 there is a relatively high probability (70% probability) that the user will be at work on the working day during the 14-18 time interval, During the holidays there is a relatively high probability (60% probability) that the user will be in the recreation area.
サーバは、異なる時間期間(平日および休日など)に対して異なる時間/ロケーションタイプマッピング関係を使用して、識別をより正確にするために、ユーザがユーザの習慣とより一致する地理的ロケーションのロケーションタイプの確率を出す。 The server uses different time / location type mapping relationships for different time periods (such as weekdays and holidays) to ensure that the location of the geographic location that the user matches more closely with, in order to make the identification more accurate. Produce the type probability.
ステップS106:事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、ターゲット地理的ロケーションが各それぞれの事前設定されたロケーションタイプに関して事前設定されたタイプに帰属する程度を取得するために、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間に対応する各ロケーションタイプの確率値の和を算出する。 Step S106: Upload the target geographical location to traverse the preset location type and obtain the degree to which the target geographical location belongs to the preset type for each respective preset location type. Calculate the sum of the probability values for each location type corresponding to time.
たとえば、Table 2(表2)に示したような休日のシナリオでは、住居のロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの程度は、次の通りである。 For example, in the holiday scenario shown in Table 2, the extent of the target geographic location L based on the location type of the residence is:
職場のロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの程度は、次の通りである The extent of the target geographical location L based on the location type of the workplace is:
レクリエーションエリアのロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの程度は、次の通りである。 The degree of the target geographical location L based on the location type of the recreation area is as follows.
式中、nは、ターゲット地理的ロケーションLのアップロード時間の総数であり、jは、アップロード時間のシーケンス番号であり、tjは、アップロード時間である。 Where n is the total number of upload times for the target geographical location L, j is the upload time sequence number, and t j is the upload time.
ステップS108:ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別する。 Step S108: Identify the location type of the target geographic location according to the degree to which the target geographic location belongs to each preset location type.
この実施形態において、十分なサンプルがある状況下で、すなわち、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値以上であるとき、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率を統計学的方法で取得することができ、具体的には以下の通りである。 In this embodiment, the target geographic location is attributed to each preset location type under circumstances where there are sufficient samples, that is, when the amount of upload time corresponding to the target geographic location is greater than or equal to a threshold. The probability of doing can be obtained by a statistical method, and is specifically as follows.
ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率を取得するために、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値以上であるとき、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度の和が算出され、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度とその程度の和の比率が算出される。ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプは、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率に従って識別される。 To obtain the probability that the target geographic location belongs to each preset location type, the target geographic location will be preset at each preset time when the amount of upload time corresponding to the target geographic location is greater than or equal to a threshold. The degree to which the target geographic location belongs to each preset location type and the ratio of the degree to which the target geographical location belongs are calculated. The location type of the target geographic location is identified according to the probability that the target geographic location belongs to each preset location type.
たとえば、住居のロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの確率は、次の通りである。 For example, the probabilities of the target geographical location L based on the location type of the residence are:
職場のロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの確率は、次の通りである。 The probabilities of the target geographical location L based on the location type of the workplace are as follows.
レクリエーションエリアのロケーションタイプに基づくターゲット地理的ロケーションLの確率は、次の通りである。 The probability of the target geographic location L based on the location type of the recreation area is:
この場合、P(Lは住居である)、P(Lは職場である)、およびP(Lはレクリエーションエリアである)の形で、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプとして、比較的高い確率を有するロケーションタイプが選択され得る。3つの確率が同様である場合、手動で注釈をつけるようにユーザに催促することができる。 In this case, it has a relatively high probability as the location type of the target geographical location in the form of P (L is a residence), P (L is a workplace), and P (L is a recreation area). The location type can be selected. If the three probabilities are similar, the user can be prompted to annotate manually.
サンプル量が比較的少ないため、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値未満であるとき、前述の方法の信頼性は不十分である。したがって、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度の比率およびそれぞれのロケーションタイプに基づく確率の和を算出することができ、その比率に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別することができる。 Due to the relatively small amount of sample, the above method is unreliable when the amount of upload time corresponding to the target geographical location is below the threshold. Therefore, it is possible to calculate the ratio of the degree to which the target geographical location belongs to each preset location type and the sum of the probabilities based on each location type, and identify the location type of the target geographical location according to the ratio. can do.
具体的には、住居のロケーションタイプに基づく程度とターゲット地理的ロケーションLの住居のロケーションタイプに基づく確率の和の比率は、以下の通りである。 Specifically, the ratio of the degree based on the location type of the residence and the probability of the target geographical location L based on the location type of the residence is as follows.
式中、mは、すべての時間間隔の量であり、iは、すべての事前設定された時間間隔のシーケンス番号であり、tiは、時間間隔である。Table 2(表2)に示すように、すなわち、「住居にいる確率」に中にある行の確率値の和。 Where m is the amount of all time intervals, i is the sequence number of all preset time intervals, and t i is the time interval. As shown in Table 2, that is, the sum of the probability values of the rows in "Probability of residence".
職場のロケーションタイプに基づく程度とターゲット地理的ロケーションLの職場のロケーションタイプに基づく確率の和の比率は、次の通りである。 The ratio of the degree based on the location type of the workplace and the sum of the probabilities of the target geographical location L based on the location type of the workplace is as follows.
レクリエーションエリアのロケーションタイプに基づく程度とターゲット地理的ロケーションLのレクリエーションエリアのロケーションタイプに基づく確率の和の比率は、次の通りである。 The ratio of the degree based on the location type of the recreation area and the sum of the probabilities based on the location type of the recreation area of the target geographical location L is as follows.
この場合、R(Lは住居である)、R(Lは職場である)、およびR(Lはレクリエーションエリアである)の形で、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプとして、しきい値よりも高い最高比率に対応するロケーションタイプを選択することができる。加えて、3つの比率が同様であり、最高比率値がしきい値未満である場合、手動で注釈をつけるようにユーザに催促することができる。 In this case, above the threshold as the location type for the target geographic location in the form of R (L is residential), R (L is workplace), and R (L is recreational area). You can select the location type that corresponds to the highest ratio. In addition, if the three ratios are similar and the highest ratio value is below the threshold, the user can be prompted to annotate manually.
さらに、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別した後で、サーバはさらに、ユーザ端末の地理的ロケーションを検出して、ユーザ端末によってアップロードされる現在の地理的ロケーションのロケーションタイプを探索して、ユーザ端末をプッシュするためにロケーションタイプに対応するデータコンテンツを選択することができる。 Furthermore, after identifying the location type of the target geographical location according to the degree to which the target geographical location belongs to each preset location type, the server further detects the geographical location of the user terminal and determines the user terminal's geographical location. The location type of the current geographic location uploaded by can be searched and the data content corresponding to the location type can be selected to push the user terminal.
たとえば、ターゲット地理的ロケーションLがレクリエーションエリアとして識別されるとき、ユーザはターゲット地理的ロケーションLに位置特定され、サーバがユーザの現在のロケーションを検出した場合、ユーザは現在レクリエーションエリア内にいると識別することができる。この場合、何らかのショッピングガイド情報、この場合に適用可能である割引または広告情報をユーザにプッシュすることができる。このようにして、サーバによってプッシュされるコンテンツは、ユーザが現在いる環境により関係し得、その結果、コンテンツプッシュがより正確に実行され得る。 For example, when the target geographical location L is identified as a recreation area, the user is located at the target geographical location L, and if the server detects the user's current location, then the user is identified as currently in the recreation area. can do. In this case, some shopping guide information, discounts or advertising information applicable in this case can be pushed to the user. In this way, the content pushed by the server may be more relevant to the environment in which the user is currently, so that the content push may be performed more accurately.
さらに、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別した後で、サーバは、各事前設定されたロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布を算出して、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションにログインするためにユーザ端末が使用するユーザアカウントを取得して、そのロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布に従って、ユーザアカウントの信用格付けを判定することができる。 Further, after identifying the location type of the target geographic location according to the degree to which the target geographic location is attributed to each preset location type, the server determines the geographic location belonging to each preset location type. Calculates the distribution and obtains the user account used by the user terminal to log in to an instant messaging application or social network application and determines the credit rating of the user account according to the distribution of geographical locations belonging to that location type can do.
たとえば、ターゲット地理的ロケーションL1が、ユーザの住居として識別され、ある中心業務地区(短縮してCBD)にある場合、インターネットから獲得されるデータから、ターゲット地理的ロケーションL1内でその不動産価値が比較的高いことを知ることができるため、信用調査システムのサーバは、ユーザがそのCBD内に住宅不動産を有すると判定することができ、それに応じて、ユーザに比較的高い信用格付けを割り当てる。対応して、複数のターゲット地理的ロケーションがすべてユーザの住居として識別された場合、信用調査システムのサーバは、ユーザが複数の住宅不動産を有する可能性があると判定することができ、比較的高い信用格付けを与えることができる。また、ターゲット地理的ロケーションL1がユーザの職場として識別され、ロケーションが遠隔であり、その付近で住宅価格が比較的低いL2がユーザの住居として識別された場合、信用調査システムのサーバは、ユーザがそのCBD内で働く単なる従業員であり、その住居の住宅価格は比較的低いと判定することができ、その結果、ユーザには比較的低い信用格付けが与えられる。 For example, if the target geographical location L1 is identified as the user's residence and is located in a central business district (abbreviated as CBD), data obtained from the Internet will compare the real estate value within the target geographical location L1. Being able to know that it is expensive, the server of the credit checking system can determine that the user has residential real estate in its CBD and accordingly assigns the user a relatively high credit rating. Correspondingly, if multiple target geographical locations are all identified as the user's residence, the credit checking system's server can determine that the user may have multiple residential real estate, and is relatively high. Credit ratings can be given. Also, if the target geographical location L1 is identified as the user's workplace, the location is remote, and L2, which has a relatively low house price in its vicinity, is identified as the user's residence, the credit checking system server Being just an employee working within the CBD, it can be determined that the house price of the residence is relatively low, resulting in the user being given a relatively low credit rating.
スコアモデルがユーザの「信用」に数量化スコアを与える信用調査システムを確立するために、ユーザの地理的ロケーションのタイプを参照する前述の信用格付け設定方法は、主にユーザの銀行取引明細書および信用履歴のデータに基づく、従来の技術における方法と比較して、ユーザの受動的行動記録および活動記録を使用して、ユーザの実際の経済力を判定する。したがって、従来の信用調査システムにおけるように(たとえば、短時間に多額の金を預け入れて引き出して、比較的高い銀行取引明細書があることを装うことによって)ユーザがデータを捏造するのを防ぎ、結果として、より正確な信用格付けをもたらし得る。 In order to establish a credit check system in which a scoring model gives a quantified score to a user's "credit", the above credit rating setting method, which refers to the type of geographical location of the user, is mainly based on the user's bank statement and The user's passive behavior record and activity record are used to determine the user's actual economic strength, as compared to methods in the prior art based on credit history data. Thus, as in traditional credit check systems, preventing users from falsifying data (e.g., by depositing and withdrawing large amounts of money in a short time, pretending to have a relatively high bank statement), As a result, it may result in a more accurate credit rating.
前述の方法は、連続的に取得される地理的ロケーションデータフローをリアルタイムで処理することができ、プログラミング言語C/C++、Java（登録商標）などを使用して、独立したアプリケーションソフトウェアまたは大規模ソフトウェアシステム内の専用モジュール内に書き込まれた後で、サーバエンド上で実行して、履歴データまたはサーバの結果と組み合わせて、元の地理的ロケーションデータまたはすべてのレベルまたは1人または複数のユーザの1つまたは複数のモバイルクライアントから受信された最終結果の処理された中間データを総合的に算出した後でより新しい結果を取得し、次いで、リアルタイムまたは非リアルタイムで使用するために、それを別のアプリケーションプログラムまたはモジュールに出力することができることに留意されたい。代替として、結果を記憶のためにサーバエンドのデータベースまたはファイル内に書き込むことができる。 The above-mentioned method can process continuously acquired geographical location data flow in real time, and use programming languages C / C ++, Java, etc., to create independent application software or large-scale software. Once written in a dedicated module in the system, run on the server end and combine it with historical data or server results to get the original geographical location data or all levels or one of one or more users. Another application for obtaining a newer result after comprehensively calculating the processed intermediate data of the final result received from one or more mobile clients and then using it in real-time or non-real-time It can be output to a program or module. It should be noted. Alternatively, the results can be written to a server end database or file for storage.
前述の方法はさらに、複数のサーバによって構成された分散型および並列型の算出プラットフォーム上で実装され、カスタマイズされ、容易に対話できるウェブインターフェースまたは様々な他のUIインターフェースに取り付けて、人物、グループまたは企業が使用するための「地理的ロケーションデータマイニングプラットフォーム」を形成することができる。ユーザは、既存のデータパケットを「地理的ロケーションデータマイニングプラットフォーム」に数回に分けてアップロードして、タイプ判定結果を取得することができ、リアルタイムデータフローを「地理的ロケーションデータマイニングプラットフォーム」に送信して、タイプ識別結果を算出およびリフレッシュすることができる。 The above method is further implemented on a distributed and parallel computing platform composed of multiple servers, customized, easily attached to a web interface or various other UI interfaces to facilitate interaction with people, groups or Can form a "geographic location data mining platform" for use by businesses. User can upload existing data packets to "Geographic Location Data Mining Platform" several times to get type determination result, and send real-time data flow to "Geographic Location Data Mining Platform" Then, the type identification result can be calculated and refreshed.
本出願の一実施形態において、高い精度でユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための装置がさらに提供される。図4に示すように、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための前述の装置は、地理的ロケーション収集モジュール102と、マッピング関係取得モジュール104と、帰属程度算出モジュール106と、タイプ識別モジュール108とを含み、この場合、
地理的ロケーション収集モジュール102は、ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーション内でデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信することであって、1つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも1つのアップロード時間に対応する、受信することを行うように構成され、
マッピング関係取得モジュール104は、事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得することであって、時間/ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔が各事前設定されたロケーションタイプに対応する確率値を定義する、取得することを行うように構成され、
帰属程度算出モジュール106は、事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度を取得するために、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間がトラバースされたロケーションタイプに対応する確率値の和を算出するように構成され、
タイプ識別モジュール108は、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するように構成される。
In one embodiment of the present application, there is further provided an apparatus for identifying the type of geographical location of a user with high accuracy. As shown in FIG. 4, the apparatus for identifying the type of geographical location of a user includes a geographical location collection module 102, a mapping relationship acquisition module 104, a degree of membership calculation module 106, and a type identification module 108. Including and in this case,
The geographical location collection module 102 receives the target geographical location uploaded by the user terminal and the corresponding upload time when the user terminal sends data within the instant messaging application or the social network application, One target geographical location is configured to do the receiving, which corresponds to at least one upload time,
The mapping relationship acquisition module 104 is for acquiring a preset time / location type mapping relationship, wherein the time / location type mapping relationship corresponds to each preset location type with a preset time interval. Is configured to do the defining, obtaining the probability value,
Attribution degree calculation module 106 traverses the preset location types to traverse the upload time of the target geographic location to obtain the degree to which the target geographic location belongs to each preset location type. Configured to calculate a sum of probability values corresponding to different location types,
The type identification module 108 is configured to identify the location type of the target geographic location according to the degree to which the target geographic location belongs to each preset location type.
オプションで、一実施形態において、地理的ロケーション収集モジュール102は、ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーション内でデータを送信するとき、ユーザ端末によってアップロードされる少なくとも1つの地理的ロケーションを受信して、ターゲット地理的ロケーションを取得するために少なくとも1つの地理的ロケーションをクラスタ化することであって、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間が、少なくとも1つの地理的ロケーションのそれぞれのアップロード時間である、クラスタ化することを行うようにさらに構成される。 Optionally, in one embodiment, the geographical location collection module 102 receives at least one geographical location uploaded by the user terminal when the user terminal transmits data within an instant messaging application or a social network application. Clustering at least one geographic location to obtain the target geographic location, wherein the upload time of the target geographic location is the respective upload time of the at least one geographic location, Further configured to:
オプションで、一実施形態において、マッピング関係取得モジュール104は、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションにログインするためにユーザ端末によって使用されるユーザアカウントのアカウントタイプを取得して、アカウントタイプに対応する事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得するようにさらに構成される。 Optionally, in one embodiment, the mapping relationship acquisition module 104 acquires the account type of the user account used by the user terminal to log in to the instant messaging application or the social network application, and presets the corresponding account type. Further configured to obtain a time / location type mapping relationship established.
オプションで、一実施形態において、マッピング関係取得モジュール104は、アップロード時間に対応する事前設定された時間期間を取得して、アップロード時間に対応する時間期間に対応する事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係を取得するようにさらに構成される。 Optionally, in one embodiment, the mapping relationship acquisition module 104 obtains the preset time period corresponding to the upload time and sets the preset time / location type mapping corresponding to the time period corresponding to the upload time. It is further configured to obtain the relationship.
オプションで、一実施形態において、事前設定された時間/ロケーションタイプマッピング関係において、各事前設定されたロケーションタイプに基づく同じ時間間隔に対応する確率値の和は1であり、各時間間隔内の同じロケーションタイプに対応する確率値の和は1ではない。 Optionally, in one embodiment, in a preset time / location type mapping relationship, the sum of probability values corresponding to the same time interval based on each preset location type is 1 and the same within each time interval. The sum of the probability values corresponding to the location type is not 1.
オプションで、一実施形態において、タイプ識別モジュール108は、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率を取得するために、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値以上であるとき、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度の和を算出して、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度とその程度の和の比率を算出して、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する確率に従って、ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するようにさらに構成される。 Optionally, in one embodiment, the type identification module 108 determines the amount of upload time corresponding to the target geographical location to obtain the probability that the target geographical location belongs to each preset location type. When the value is greater than or equal to the value, the sum of the degree to which the target geographic location belongs to each preset location type is calculated, and the degree to which the target geographic location belongs to each preset location type and the sum of the degrees. Is further configured to calculate a ratio of the target geographic locations to identify the location type of the target geographic location according to the probability that the target geographic location belongs to each preset location type.
オプションで、一実施形態において、タイプ識別モジュール108は、ターゲット地理的ロケーションに対応するアップロード時間の量がしきい値未満であるとき、ターゲット地理的ロケーションが各事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度の比率およびそれぞれのロケーションに基づく確率の和を算出して、その比率に従ってターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するようにさらに構成される。 Optionally, in one embodiment, the type identification module 108 determines how much the target geographic location is attributed to each preset location type when the amount of upload time corresponding to the target geographic location is below a threshold. Is further configured to calculate a sum of probabilities based on the respective locations and respective locations and identify the location type of the target geographic location according to the proportions.
オプションで、一実施形態において、図4に示したように、前述の装置は、ユーザ端末の地理的ロケーションを検出して、ユーザ端末によってアップロードされる地理的ロケーションのロケーションタイプを探索して、ユーザ端末にプッシュするためにロケーションタイプに対応するデータコンテンツを選択するように構成されたコンテンツプッシュモジュール110をさらに含む。 Optionally, in one embodiment, as shown in FIG. 4, the apparatus as described above detects the geographical location of the user terminal and searches for the location type of the geographical location uploaded by the user terminal, and It further includes a content push module 110 configured to select the data content corresponding to the location type for pushing to the terminal.
オプションで、一実施形態において、図4に示したように、前述の装置は、各事前設定されたロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布を算出して、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションにログインするためにユーザ端末によって使用されるユーザアカウントを取得して、ロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布に従って、ユーザアカウントの信用格付けを判定するように構成された信用評価モジュール112をさらに含む。 Optionally, in one embodiment, as shown in FIG. 4, the device may calculate a distribution of geographical locations belonging to each preset location type to log in to an instant messaging application or social network application. Further included is a credit rating module 112 configured to obtain a user account used by the user terminal to determine a credit rating of the user account according to a distribution of geographical locations belonging to the location type.
本出願の実施形態を実装することによって、以下の有益な効果が取得される。 By implementing the embodiments of the present application, the following beneficial effects are obtained.
ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための前述の方法および装置では、ユーザの日常の活動は規則的であるため、ある時間間隔の間にユーザが特定のロケーションタイプの場所に位置する確率もやはりある規則性を有し得る。したがって、サーバは、時間/ロケーションタイプマッピング関係を事前設定し、時間/ロケーションタイプマッピング関係は、事前設定された時間間隔が各事前設定されたロケーションタイプに対応する確率値を定義する。サーバは、ターゲット地理的ロケーションのアップロード時間に従って前述のマッピング関係からターゲット地理的ロケーションが各ロケーションタイプに帰属する程度を探索することができ、その結果、サーバはその程度に従ってユーザの地理的ロケーションのタイプを識別することができる。ユーザの地理的ロケーションのタイプはこのようにして識別され、その採用される基準は、インスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを使用するときユーザによって受動的に生成される活動記録である。したがって、捏造された要因は存在せず、識別方法はユーザの日常生活の客観的な規則性に基づく。したがって、識別の精度は比較的高い。 With the aforementioned methods and apparatus for identifying the type of geographical location of a user, the daily activity of the user is regular, so that the probability of the user being located at a particular location type location during a certain time interval is also increased. It may also have some regularity. Thus, the server presets a time / location type mapping relationship, the time / location type mapping relationship defining a probability value that a preset time interval corresponds to each preset location type. The server can search the degree to which the target geographic location belongs to each location type from the above-mentioned mapping relationship according to the upload time of the target geographic location, and as a result, the server can type the geographic location of the user according to the degree. Can be identified. The type of geographical location of the user is thus identified and the criterion adopted is an activity record that is passively generated by the user when using an instant messaging application or a social network application. Therefore, there is no forged factor, and the identification method is based on the objective regularity of the user's daily life. Therefore, the accuracy of identification is relatively high.
一実施形態において、図5に示すように、図5は、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するための前述の方法を実行するために、ノイマン型アーキテクチャに基づくコンピュータシステムの端末10を表す。コンピュータシステムは、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、ノートブックコンピュータ、またはパーソナルコンピュータなど、端末デバイスであってよい。具体的には、システムバスによって接続される、外部入力インターフェース1001、プロセッサ1002、メモリ1003、および出力インターフェース1004が含まれ得る。外部入力インターフェース1001は、オプションで、ネットワークインターフェース10012を少なくとも含み得る。メモリ1003は、外部記憶装置10032(ハードディスク、光ディスク、またはたはフロッピーディスクなど)および内部メモリ10034を含み得る。出力インターフェース1004は、ディスプレイスクリーン10042などのデバイスを少なくとも含み得る。 In one embodiment, as shown in FIG. 5, FIG. 5 represents a terminal 10 of a computer system based on Neumann architecture for carrying out the aforementioned method for identifying the type of geographical location of a user. The computer system may be a terminal device such as a smartphone, tablet computer, handheld computer, notebook computer, or personal computer. Specifically, it may include an external input interface 1001, a processor 1002, a memory 1003, and an output interface 1004 connected by a system bus. The external input interface 1001 can optionally include at least a network interface 10012. The memory 1003 may include an external storage device 10032 (such as a hard disk, an optical disk, or a floppy disk) and an internal memory 10034. The output interface 1004 may include at least a device such as a display screen 10042.
この実施形態において、この方法は、コンピュータプログラムに基づいて実行される。コンピュータプログラムのプログラムファイルは、ノイマン型アーキテクチャに基づくコンピュータシステム10の前述の外部記憶装置10032内に記憶されて、実行されると、メモリ10034にロードされて、機械コードに編集された後で実行のためにプロセッサ1002に転送され、その結果、地理的ロケーション収集モジュール102、マッピング関係取得モジュール104、帰属程度算出モジュール106、およびタイプ識別モジュール108は、ノイマン型アーキテクチャに基づくコンピュータシステム10内に論理的に形成される。加えて、ユーザの地理的ロケーションのタイプを識別するためのプロセスを実行する前述の方法の間に、入力パラメータが外部入力インターフェース1001を介して受信されて、キャッシュのためにメモリ1003に転送され、次いで、プロセッサ1002に入力されて処理され、処理された結果データは、メモリ1003内にキャッシュおよび記憶されて後で処理されるか、または出力インターフェース1004に転送されて出力される。 In this embodiment, the method is performed based on a computer program. The program files of the computer program are stored in the aforementioned external storage device 10032 of the computer system 10 based on the Neumann-type architecture, and when executed, loaded into the memory 10034, edited into machine code, and then executed. To the processor 1002, so that the geographical location collection module 102, the mapping relationship acquisition module 104, the attribution calculation module 106, and the type identification module 108 are logically located within the computer system 10 based on Neumann architecture. It is formed. Additionally, during the aforementioned method of performing the process for identifying the type of geographical location of the user, input parameters are received via the external input interface 1001 and transferred to the memory 1003 for caching, Then, it is input to the processor 1002 and processed, and the processed result data is cached and stored in the memory 1003 to be processed later, or transferred to the output interface 1004 and output.
上記で開示したことは、本出願の実施形態の単なる例であり、当然、本出願の保護範囲を限定することを意図しない。したがって、本開示の特許請求の範囲に従ってなされる均等な変形形態は本出願の範囲に包含される。 The above disclosure is merely an example of the embodiments of the present application and, of course, is not intended to limit the protection scope of the present application. Therefore, equivalent modifications made according to the claims of the present disclosure are included in the scope of the present application.
10 端末、コンピュータシステム
102 地理的ロケーション収集モジュール
104 マッピング関係取得モジュール
106 帰属程度算出モジュール
108 タイプ識別モジュール
110 コンテンツプッシュモジュール
112 信用評価モジュール
1001 外部入力インターフェース
1002 プロセッサ
1003 メモリ
1004 出力インターフェース
10012 ネットワークインターフェース
10032 外部記憶装置
10034 内部メモリ
10042 ディスプレイスクリーン
10 terminals, computer system
102 Geographical location collection module
104 Mapping relationship acquisition module
106 Attribution degree calculation module
108 type identification module
110 Content Push Module
112 Credit Evaluation Module
1001 External input interface
1002 processor
1003 memory
1004 output interface
10012 network interface
10032 External storage device
10034 internal memory
10042 display screen
Claims (18)
ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、前記ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信するステップであって、１つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも１つのアップロード時間に対応する、受信するステップと、
事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するステップであって、前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する、取得するステップと、
前記事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、事前設定されたロケーションタイプに対して、前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係に基づいて、前記事前設定されたロケーションタイプに関連付けられた全ての確率値の和を算出し、前記ターゲット地理的ロケーションの前記アップロード時間に対応させ、前記和を、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度として決定する、ステップと、
前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度を取得するステップと、
前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度に従って、前記ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するステップとを含む
ことを特徴とする、方法。 A method for identifying a type of geographical location of a user, comprising:
Receiving a target geographical location uploaded by the user terminal and a corresponding upload time when the user terminal sends data using an instant messaging application or a social network application, the target geographical location. Receiving corresponding to at least one upload time,
Obtaining a preset time / location type mapping relationship, wherein the preset time / location type mapping relationship is to each preset location type corresponding to a preset time interval. Defining and obtaining associated probability values, and
Traversing the preset location type and associated with the preset location type based on the preset time / location type mapping relationship to the preset location type. Calculating a sum of all probability values, corresponding to the upload time of the target geographical location, and determining the sum as a degree to which the target geographical location belongs to the preset location type , Steps,
A step of acquiring the degree of the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type,
Wherein in accordance with the order of the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type, characterized in that it comprises a step of identifying the location type of the target geographic location, method.
前記ユーザ端末が前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションを用いて前記データを送信するとき、前記ユーザ端末によってアップロードされる少なくとも１つの地理的ロケーションを受信して、前記ターゲット地理的ロケーションを取得するために前記少なくとも１つの地理的ロケーションをクラスタ化するステップであって、前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間が、前記少なくとも１つの地理的ロケーションのそれぞれのアップロード時間である、クラスタ化するステップ
をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 When the user terminal sends the data using the instant messaging application or the social network application, the receiving the target geographical location uploaded by the user terminal,
To receive at least one geographical location uploaded by the user terminal and to obtain the target geographical location when the user terminal sends the data using the instant messaging application or the social network application. Clustering the at least one geographic location, the upload time corresponding to the target geographic location being a respective upload time of the at least one geographic location. The method of claim 1, further comprising:
前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションにログインするために前記ユーザ端末によって使用されるユーザアカウントのアカウントタイプを取得するステップと、
前記アカウントタイプに対応する前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するステップとをさらに含む
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 Said obtaining said preset time / location type mapping relationship,
Obtaining an account type of a user account used by the user terminal to log in to the instant messaging application or the social network application;
Obtaining the preset time / location type mapping relationship corresponding to the account type.
前記アップロード時間の各々に対応する事前設定された時間期間を取得して、前記アップロード時間の各々に対応する前記事前設定された時間期間に対応する事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 Said obtaining said preset time / location type mapping relationship,
Obtaining a preset time period corresponding to each of the upload times and obtaining a preset time / location type mapping relationship corresponding to the preset time period corresponding to each of the upload times. The method of claim 1, further comprising the step of:
前記事前設定されたロケーションタイプの各々に基づく同じ時間間隔に対応する確率値の和が１であり、
前記時間間隔の各々内の同じロケーションタイプに対応する確率値の和が１でない
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 In the step of obtaining the preset time / location type mapping relationship,
The sum of the probability values corresponding to the same time interval based on each of the preset location types is 1,
Method according to claim 1, characterized in that the sum of the probability values corresponding to the same location type in each of the time intervals is not one.
前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する確率を取得するために、前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間の数がしきい値以上であるとき、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する前記程度の和を算出して、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度と前記程度の前記和の比率を算出して、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプの各々に帰属する前記確率に従って、前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを識別するステップを含む
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 According to the degree of the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type, the step of identifying the location type of the target geographic location,
To obtain the probability that the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type, when the number of the upload time corresponding to the target geographic location is greater than or equal to the threshold value, the target and calculating the degree of the sum of the geographical location is attributed to each of the pre-configured location type, the degree and the degree of the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type Calculating a ratio of the sums of the target geographic locations to identify the location type of the target geographic location according to the probability that the target geographic location belongs to each of the preset location types. Characteristic, according to claim 1, Method.
前記ターゲット地理的ロケーションに対応する前記アップロード時間の数がしきい値未満であるとき、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプに帰属する前記程度と前記事前設定されたロケーションタイプに関連付けられた確率値の和の比率を算出して、前記比率に従って前記ターゲット地理的ロケーションの前記ロケーションタイプを識別するステップを含む
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 According to the degree of the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type, the step of identifying the location type of the target geographic location,
The degree to which the target geographic location belongs to the preset location type and the preset location type when the number of the upload times corresponding to the target geographic location is less than a threshold value. 2. The method of claim 1, comprising calculating a ratio of sums of probability values associated with and identifying the location type of the target geographic location according to the ratio.
前記ユーザ端末の地理的ロケーションを検出して、前記ユーザ端末によってアップロードされる前記地理的ロケーションに対応するロケーションタイプを探索して、前記ユーザ端末にプッシュするために前記ロケーションタイプに対応するデータコンテンツを選択するステップ
をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 According to the degree of the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type, after the location type of the target geographic location of the identifying step, the method,
Detecting the geographical location of the user terminal, searching for a location type corresponding to the geographical location uploaded by the user terminal, and searching for data content corresponding to the location type for pushing to the user terminal. The method of claim 1 further comprising the step of selecting.
前記ロケーションタイプに帰属する地理的ロケーションの分布を算出するステップと、
前記インスタントメッセージングアプリケーションまたは前記ソーシャルネットワークアプリケーションにログインするために前記ユーザ端末によって使用されるユーザアカウントを取得するステップと、
前記ロケーションタイプに帰属する前記地理的ロケーションの前記分布に従って、前記ユーザアカウントの信用格付けを判定するステップと
をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 According to the degree of the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type, after the location type of the target geographic location of the identifying step, the method,
Calculating a distribution of geographical locations belonging to the location type;
Obtaining a user account used by the user terminal to log in to the instant messaging application or the social network application;
Determining the credit rating of the user account according to the distribution of the geographic locations belonging to the location type.
ユーザ端末がインスタントメッセージングアプリケーションまたはソーシャルネットワークアプリケーションを用いてデータを送信するとき、前記ユーザ端末によってアップロードされるターゲット地理的ロケーション、および対応するアップロード時間を受信するように構成された地理的ロケーション収集モジュールであって、１つのターゲット地理的ロケーションが少なくとも１つのアップロード時間に対応する、地理的ロケーション収集モジュールと、
事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係を取得するように構成されたマッピング関係取得モジュールであって、前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係が、事前設定された時間間隔に対応する事前設定されたロケーションタイプの各々に関連する確率値を定義する、マッピング関係取得モジュールと、
前記事前設定されたロケーションタイプをトラバースして、事前設定されたロケーションタイプに対して、前記事前設定された時間／ロケーションタイプマッピング関係に基づいて、前記事前設定されたロケーションタイプに関連付けられた全ての確率値の和を算出し、前記ターゲット地理的ロケーションの前記アップロード時間に対応させ、前記和を、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプに帰属する程度として決定し、前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度を取得する、ように構成された帰属程度算出モジュールと、
前記ターゲット地理的ロケーションが前記事前設定されたロケーションタイプのそれぞれに帰属する前記程度に従って、前記ターゲット地理的ロケーションのロケーションタイプを識別するように構成されたタイプ識別モジュールとを含む、装置。 An apparatus for identifying a type of geographical location of a user, the apparatus including a processor and a memory, the memory storing an instruction module executable by the processor, the instruction module comprising:
A geographic location collection module configured to receive a target geographic location uploaded by the user terminal and a corresponding upload time when the user terminal sends data using an instant messaging application or a social network application. A geographical location collection module, wherein one target geographical location corresponds to at least one upload time;
A mapping relationship acquisition module configured to acquire a preset time / location type mapping relationship, wherein the preset time / location type mapping relationship corresponds to a preset time interval. A mapping relationship acquisition module, defining probability values associated with each of the set location types,
Traversing the preset location type and associated with the preset location type based on the preset time / location type mapping relationship to the preset location type. Calculating a sum of all probability values, corresponding to the upload time of the target geographical location, and determining the sum as a degree to which the target geographical location belongs to the preset location type, An attribution degree calculation module configured to obtain the degree to which the target geographical location is attributed to each of the preset location types ;
Wherein in accordance with the order of the target geographic location is attributed to each of the pre-configured location type, and a type identification module configured to identify the location type of the target geographic location, device.
前記事前設定されたロケーションタイプの各々に基づく同じ時間間隔に対応する確率値の和が１であり、
前記時間間隔の各々内の同じロケーションタイプに対応する確率値の和が１でない
ことを特徴とする、請求項１０に記載の装置。 In obtaining the preset time / location type mapping relationship,
The sum of the probability values corresponding to the same time interval based on each of the preset location types is 1,
Device according to claim 10, characterized in that the sum of the probability values corresponding to the same location type in each of the time intervals is not one.
ことを特徴とする、請求項１０に記載の装置。 When the type identification module determines that the degree to which the target geographical location belongs to the preset location type and the thing when the number of the upload times corresponding to the target geographical location is less than a threshold value. Further calculating a ratio of sums of probability values associated with a preset location type and identifying the location type of the target geographical location according to the ratio. The apparatus according to item 10.
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|---|---|---|---|---|
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| JP5665767B2 (en) * | 2009-12-09 | 2015-02-04 | 泰 四尾 | Information distribution apparatus, information distribution system, information distribution method, and program |
| US20110167073A1 (en) * | 2010-01-04 | 2011-07-07 | Rosenberg Erel | system and method for in-depth analysis of location and time based patterns in cellular networks |
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| US8521128B1 (en) * | 2011-12-09 | 2013-08-27 | Google Inc. | Method, system, and computer program product for obtaining crowd-sourced location information |
| CN103312755A (en) * | 2012-03-14 | 2013-09-18 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | Content sharing method and device based on geographic position |
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| CN103905978B (en) * | 2012-12-27 | 2018-03-23 | 中国电信股份有限公司 | Location-based information-pushing method, pusher and network |
| US9094795B2 (en) | 2013-02-06 | 2015-07-28 | Facebook, Inc. | Routine estimation |
| CN103227821B (en) * | 2013-04-03 | 2015-07-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | Method and device for processing position data of target user |
| CN103248723B (en) * | 2013-04-10 | 2015-11-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | The defining method of region, a kind of IP address and device |
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| US9443326B2 (en) * | 2013-12-10 | 2016-09-13 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Semantic place labels |
| CN103942853B (en) * | 2014-05-04 | 2016-02-03 | 青岛中瑞汽车服务有限公司 | Based on automobile information harvester and the risk analysis method of LBS database |
| CN104796858B (en) * | 2015-03-23 | 2017-12-15 | 电子科技大学 | False position and geometric location privacy protection method are based in a kind of location-based service |
| EP3335209B1 (en) * | 2015-08-11 | 2019-05-08 | Telecom Italia S.p.A. | Method and system for computing an o-d matrix obtained through radio mobile network data |
| CN105357638B (en) * | 2015-11-06 | 2019-10-22 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | The method and apparatus for predicting the user location of predetermined instant |
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